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Enregistrement W1972470819 · doi:10.1097/naq.0b013e3181d917bd

Nurse Partners in Chronic Illness Care

2010· article· en· W1972470819 sur OpenAlexaff
Cheryl L. Shigaki, Cherith Moore, Bonnie J. Wakefield, James C. Campbell, Joseph W. LeMaster

Notice bibliographique

RevueNursing Administration Quarterly · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipNursingChronic careHealth careNurse practitionersMedicinePsychologyOutpatient clinicCoding (social sciences)District nurseFamily medicineChronic disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To examine how patients with multiple chronic conditions perceive the role of nurses who function in a care management role in a primary healthcare setting. PARTICIPANTS: Thirteen patients between the ages of 56 and 88 years were recruited from an outpatient family practice clinic. All participants had type 2 diabetes, plus at least 1 chronic comorbid condition. METHOD: Data were collected using a semistructured interview protocol and analyzed using an iterative process. Interviews were coded independently by the core team and emerging themes were identified through weekly discussion. Discrepancies in coding and interpretation were resolved by reviewing transcripts and field notes as a group until consensus was reached. The core team met twice with advisory members to review conceptual constructs. CONCLUSIONS: Three themes emerged: (1) an overwhelming positive regard for the nurse partner, both as a person and a professional; (2) appreciation for the availability of the nurse partner; and (3) a perceived partnership with healthcare providers. Results provide evidence that the role is appreciated and that nurses provide care that is commensurate with patients' expectations and desires for healthcare. Future research must demonstrate the efficiency and sustainability of care coordination services for patients with chronic illness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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